JP2021515656A - ニューラルネットワークの訓練のための超音波撮像データセットの取得及び関連するデバイス、システム、及び方法 - Google Patents
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Abstract
Description
本出願は、参照によって組み込まれる2018年3月12日出願の米国仮特許出願第62/641,493号の利益及びこれに対する優先権を主張する。
mt=qend−qt (1)
適格性確認コンポーネント530は、撮像デバイス570が位置qendに再配置されたときに撮像デバイス570によって撮影された対象者の身体580の次の画像を受信し、この画像はUt+1として示される。適格性確認コンポーネント530は、画像Ut+1が目標画像ビューUtargetを含むか否かに基づいて、画像Ut+1を生成する動きコマンドのためのスコアltを決定する。代替的に、対象者の身体580が模型であるときは、目標画像ビューを撮影するための目標位置は既知である。故に、適格性確認コンポーネント530は、位置qendを目標位置と比較することによってスコアltを決定する。
dt=(Ut,mt,lt) (2)
手法500は、目標画像ビューに到達するための各試行又は試みにおいてK個のステップのシーケンスを行い、ここでKは正の整数である。各試行又は試みは、Snとして示されるシーケンスによって表される。これは以下のように表される。
Sn={d1,d2,...,dK} (3)
ここで、dtは、シーケンスSnにおける特定のステップtにおけるデータタプルを表す。データ関連付けコンポーネント540は、シーケンスSnをデータベース生成コンポーネント550に提供する。
D={S1,S2,...,SN} (4)
ここで、Nは正の整数である。
mt=qt+1−qt=(α,β,γ,ω)T (5)
ここで、Tは転置演算子である。
mt=pt+1−pt=(νxt,νyt,νzt,ωxt,ωyt,ωzt)T(6)
ここで、νxt、νyt、及びνztはそれぞれ、x、y、及びz軸に沿った線速度を表し、ωxt、ωyt、及びωztはそれぞれ、x、y、及びz軸に対する角速度を表す。TTEプローブ310を使用する手法500を適用するとき、ユーザは、TTEプローブ310が再配置される位置(例えば、患者の心臓を撮像するときの患者の胸部エリア周辺の境界)を限定する境界条件又は終了条件を任意的に決定する。
M={mx_1,mx_2,...,mx_n} (7)
ここで、mx_1からmx_nは動きベクトルであり、これらは式(5)又は(6)において上述されたmtと同様であり、撮像デバイス1504に依存する。例えば、撮像デバイス1504がTEEプローブ110と同様のTEEプローブであるとき、動きベクトルmx_1からmx_nは、上記の式(5)において示されるように、パラメータα、β、γ、及びωを含む。代替的に、撮像デバイス1504がTTEプローブ310と同様のTTEプローブであるとき、動きベクトルmx_1からmx_nは、上記の式(6)において示されるように、パラメータνxt、νyt、νzt、ωxt、ωyt、及びωztを含む。いくつかの他の場合には、動きベクトルのセットは、ボリュメトリック画像内で撮像平面を変化させるパラメータを含む。
Claims (20)
- 撮像デバイスが対象者の身体に対して第1の撮像位置に配置されているときに、前記撮像デバイスから、前記対象者の身体を表す第1の画像を受信することと、前記撮像デバイスを前記第1の撮像位置から第2の撮像位置に再配置するための動き制御設定を送信することとを行う通信インタフェースと、
前記通信インタフェースと通信し、前記第1の画像、前記動き制御設定、及び目標画像ビューに対する前記第2の撮像位置と前記第1の画像との間の関係性を表すスコアを関連付けることによってデータベースを生成するプロセッサと、
前記プロセッサと通信し、前記撮像デバイスを前記目標画像ビューに対して整列させるための予測ネットワークの訓練を促進するために前記データベースを記憶する記憶デバイスと
を備える、撮像システム。 - 前記動き制御設定は、前記撮像デバイスを前記第2の撮像位置に再配置するための1つ又は複数のパラメータを含む、請求項1に記載の撮像システム。
- 前記プロセッサは更に、前記1つ又は複数のパラメータを決定する、請求項2に記載の撮像システム。
- 前記プロセッサは更に、確率関数に基づいて前記1つ又は複数のパラメータを決定する、請求項3に記載の撮像システム。
- 前記1つ又は複数のパラメータは、前記対象者の身体の左−右平面に沿った前記撮像デバイスの運動、前記対象者の身体の前−後平面に沿った前記撮像デバイスの運動、前記撮像デバイスの撮像平面の向き、又は前記撮像デバイスの軸に対する前記撮像デバイスの回転のうちの1つ又は複数に対応する、請求項2に記載の撮像システム。
- 前記撮像デバイスは経食道的心エコー検査法プローブである、請求項5に記載の撮像システム。
- 前記1つ又は複数のパラメータは、前記撮像デバイスを移動させるための線速度又は角速度のうちの少なくとも1つに対応する、請求項2に記載の撮像システム。
- 前記撮像デバイスは経胸腔的心エコー検査法プローブである、請求項7に記載の撮像システム。
- 前記通信インタフェースは更に、前記撮像デバイスが前記第2の撮像位置に配置されているときに前記対象者の身体を表す第2の画像を受信し、前記プロセッサは更に、前記第2の画像と前記目標画像ビューとの比較に基づいて前記スコアを決定する、請求項1に記載の撮像システム。
- 前記プロセッサは更に、前記第2の撮像位置と前記目標画像ビューに対応する前記対象者の身体の画像を取得するための前記撮像デバイスの目標撮像位置との比較に基づいて前記スコアを決定する、請求項1に記載の撮像システム。
- 前記第2の撮像位置が前記目標画像ビューに対応する前記対象者の身体の画像を取得するための前記撮像デバイスの目標撮像位置に対応するとき、前記スコアは成功を示す、請求項1に記載の撮像システム。
- 前記プロセッサは更に、前記動き制御設定を決定し、前記通信インタフェースは更に、前記撮像デバイスを制御するロボット式システムに前記動き制御設定を送信する、請求項1に記載の撮像システム。
- 医療用超音波画像データ取得の方法であって、前記方法は、
撮像デバイスが対象者の身体に対して第1の撮像位置に配置されているときに、前記撮像デバイスから、前記対象者の身体を表す第1の画像を受信するステップと、
前記撮像デバイスを前記第1の撮像位置から第2の撮像位置に再配置するための動き制御設定を送信するステップと、
前記第1の画像、前記動き制御設定、及び目標画像ビューに対する前記第2の撮像位置と前記第1の画像との間の関係性を表すスコアを関連付けることによってデータベースを生成するステップと
を有する、方法。 - 前記動き制御設定は、前記撮像デバイスを前記第2の撮像位置へと移動させるための1つ又は複数のパラメータを含む、請求項13に記載の方法。
- 前記1つ又は複数のパラメータを決定するステップを更に有する、請求項14に記載の方法。
- 前記撮像デバイスは経食道的心エコー検査法プローブであり、前記1つ又は複数のパラメータは、前記対象者の身体の左−右平面に沿った前記撮像デバイスの運動、前記対象者の身体の前−後平面に沿った前記撮像デバイスの運動、前記撮像デバイスの撮像平面の向き、又は前記撮像デバイスの軸に対する前記撮像デバイスの回転のうちの1つ又は複数に対応する、請求項14に記載の方法。
- 前記撮像デバイスは経胸腔的心エコー検査法プローブであり、前記1つ又は複数のパラメータは、前記撮像デバイスを移動させるための線速度又は角速度のうちの少なくとも1つに対応する、請求項14に記載の方法。
- 前記撮像デバイスが前記第2の撮像位置に配置されているときに、前記撮像デバイスから、前記対象者の身体を表す第2の画像を受信するステップと、
前記第2の画像と前記目標画像ビューとの比較に基づいて前記スコアを決定するステップと
を更に有する、請求項13に記載の方法。 - 前記第2の撮像位置と前記目標画像ビューに対応する前記対象者の身体の画像を取得するための前記撮像デバイスの目標撮像位置との比較に基づいて前記スコアを決定するステップを更に有する、請求項13に記載の方法。
- 前記動き制御設定を送信する前記ステップは、前記撮像デバイスを制御するロボット式システムに前記動き制御設定を送信するステップを有する、請求項13に記載の方法。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210150171A (ko) * | 2020-06-03 | 2021-12-10 | 고려대학교 산학협력단 | 딥러닝 알고리즘 기반의 초음파 영상에서의 말초신경 자동 인식 및 신경 지표 측정 방법 및 장치 |
KR20230100584A (ko) * | 2021-12-28 | 2023-07-05 | 고려대학교 산학협력단 | 인공지능 기반의 근육 초음파를 이용한 수근관 증후군 진단 시스템 및 방법 |
Families Citing this family (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11707255B2 (en) * | 2019-04-02 | 2023-07-25 | Siemens Medical Solutions Usa, Inc. | Image-based probe positioning |
EP4066155A4 (en) * | 2019-12-31 | 2023-01-11 | Shanghai United Imaging Healthcare Co., Ltd. | IMAGING SYSTEMS AND METHODS |
JP2023508521A (ja) * | 2019-12-31 | 2023-03-02 | オーリス ヘルス インコーポレイテッド | 解剖学的特徴の識別及び標的化 |
CN113616235B (zh) * | 2020-05-07 | 2024-01-19 | 中移(成都)信息通信科技有限公司 | 超声检测方法、装置、系统、设备、存储介质及超声探头 |
US20220296219A1 (en) * | 2021-03-22 | 2022-09-22 | GE Precision Healthcare LLC | System and methods for adaptive guidance for medical imaging |
US11903766B2 (en) * | 2021-03-23 | 2024-02-20 | GE Precision Healthcare LLC | Systems and methods for a user interface for a medical imaging system |
NL2028640B1 (en) | 2021-07-06 | 2023-01-12 | Corbotics B V | Robotized imaging system |
EP4191527A1 (en) * | 2021-12-03 | 2023-06-07 | Ambu A/S | An endoscope image processing device |
DE102022118990A1 (de) * | 2022-07-28 | 2024-02-08 | B. Braun New Ventures GmbH | Navigationssystem und Navigationsverfahren mit Annotationsfunktion |
CN116817306B (zh) * | 2023-08-29 | 2023-12-01 | 奥德集团有限公司 | 一种可监测并控制燃气流量的燃气设备 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006006686A (ja) * | 2004-06-28 | 2006-01-12 | Aloka Co Ltd | 超音波診断装置 |
WO2015110882A1 (en) * | 2014-01-24 | 2015-07-30 | Koninklijke Philips N.V. | Robotic control of imaging devices with optical shape sensing |
WO2016194161A1 (ja) * | 2015-06-03 | 2016-12-08 | 株式会社日立製作所 | 超音波診断装置、及び画像処理方法 |
JP2017091479A (ja) * | 2015-11-17 | 2017-05-25 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 学習支援システム、学習支援方法、学習支援装置、および学習支援プログラム |
WO2017109685A1 (en) * | 2015-12-22 | 2017-06-29 | Koninklijke Philips N.V. | Medical imaging apparatus and medical imaging method for inspecting a volume of a subject |
US20170262982A1 (en) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | EchoNous, Inc. | Ultrasound image recognition systems and methods utilizing an artificial intelligence network |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20160046670A (ko) * | 2014-10-21 | 2016-04-29 | 삼성전자주식회사 | 영상 진단 보조 장치 및 방법 |
KR102328269B1 (ko) * | 2014-10-23 | 2021-11-19 | 삼성전자주식회사 | 초음파 영상 장치 및 그 제어 방법 |
WO2016134916A1 (en) * | 2015-02-23 | 2016-09-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Method and system for automated positioning of a medical diagnostic device |
US11389134B2 (en) * | 2015-09-24 | 2022-07-19 | Koninklijke Philips N.V. | System and method to find improved views in transcatheter valve replacement with combined optical shape sensing and ultrasound image guidance |
CN108471998B (zh) * | 2016-01-15 | 2022-07-19 | 皇家飞利浦有限公司 | 使用注释对临床视图进行自动化探头操纵的方法和系统 |
US20170252002A1 (en) * | 2016-03-07 | 2017-09-07 | Toshiba Medical Systems Corporation | Ultrasonic diagnostic apparatus and ultrasonic diagnosis support apparatus |
JP6898946B2 (ja) * | 2016-06-17 | 2021-07-07 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 患者の血行動態パラメータを決定するシステム及び方法 |
WO2017222970A1 (en) * | 2016-06-20 | 2017-12-28 | Butterfly Network, Inc. | Automated image acquisition for assisting a user to operate an ultrasound device |
-
2019
- 2019-03-05 CN CN201980031733.2A patent/CN112106070A/zh active Pending
- 2019-03-05 EP EP19709027.7A patent/EP3766007A1/en active Pending
- 2019-03-05 WO PCT/EP2019/055357 patent/WO2019174953A1/en unknown
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- 2019-03-05 JP JP2020547328A patent/JP7304873B2/ja active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006006686A (ja) * | 2004-06-28 | 2006-01-12 | Aloka Co Ltd | 超音波診断装置 |
WO2015110882A1 (en) * | 2014-01-24 | 2015-07-30 | Koninklijke Philips N.V. | Robotic control of imaging devices with optical shape sensing |
JP2017508502A (ja) * | 2014-01-24 | 2017-03-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェKoninklijke Philips N.V. | 光学式形状検知を用いてデバイスを撮像するロボット制御 |
WO2016194161A1 (ja) * | 2015-06-03 | 2016-12-08 | 株式会社日立製作所 | 超音波診断装置、及び画像処理方法 |
JP2017091479A (ja) * | 2015-11-17 | 2017-05-25 | エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 | 学習支援システム、学習支援方法、学習支援装置、および学習支援プログラム |
WO2017109685A1 (en) * | 2015-12-22 | 2017-06-29 | Koninklijke Philips N.V. | Medical imaging apparatus and medical imaging method for inspecting a volume of a subject |
US20170262982A1 (en) * | 2016-03-09 | 2017-09-14 | EchoNous, Inc. | Ultrasound image recognition systems and methods utilizing an artificial intelligence network |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210150171A (ko) * | 2020-06-03 | 2021-12-10 | 고려대학교 산학협력단 | 딥러닝 알고리즘 기반의 초음파 영상에서의 말초신경 자동 인식 및 신경 지표 측정 방법 및 장치 |
KR102416698B1 (ko) | 2020-06-03 | 2022-07-05 | 고려대학교 산학협력단 | 딥러닝 알고리즘 기반의 초음파 영상에서의 말초신경 자동 인식 및 신경 지표 측정 방법 및 장치 |
KR20230100584A (ko) * | 2021-12-28 | 2023-07-05 | 고려대학교 산학협력단 | 인공지능 기반의 근육 초음파를 이용한 수근관 증후군 진단 시스템 및 방법 |
KR102590387B1 (ko) | 2021-12-28 | 2023-10-17 | 고려대학교 산학협력단 | 인공지능 기반의 근육 초음파를 이용한 수근관 증후군 진단 시스템 및 방법 |
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